本文主要讨论了基于信号强度算法和基于非测距的三边算法，同时对LANDMARC算法进行了进一步的改进。由相关实验结果得出：该算法可以达到定位精度在1.5 m左右的误差，该方案适合广泛运用。

本文介绍了可应用于室內物品定位的改进LANDMARC定位系统。该算法在原始算法基础上对RFID标签进行分类，同时引入了参考误差的概念来提高系统定位精度。改进后的算法结合RF code公司硬件设备组建定位系统。实验结果表明，改进后的算法减少了定位时间，提高了室內物品的定位精度。

针对传统的表单拣货方式越来越不能满足大型物流中心的需求，设计了基于语音的拣选系统，解决传统拣选方式存在的不足，提高货物拣选效率。为实现拣选操作员的合理调度，系统引入RFID室内定位技术，针对仓储拣选实际应用，以LANDMARC算法为基础进行算法改进，改进后系统的定位准确度提高了2%~60%，同时增强了实用性。系统实验表明，基于室内定位的语音拣选系统能够有效实现相应功能，具有较好的市场应用前景。

在基于射频识别的室内定位LANDMARC算法中，由于待定位标签的定位精度受到参考标签的选择的影响，参考标签之间的信号会产生相互的干扰，所以就采用一种分别选择不同坐标轴上的参考标签的方法来减小参考标签间产生的信号的干扰，同时还可以提高待定位标签的定位精度。在一个13 m*10 m的房间中每隔1 m布置一个参考标签，在房间四角布置上4个读写器。经过多次实验，最终得出结论，使用改进后的LANDMARC算法比原来经典的LANDMARC算法的精确度提升了10%左右，且算法复杂度降低。